本文探讨了多智能体强化学习在住宅能源管理中的应用，提出了分布式能源聚合框架和联邦学习方法，以提高可再生能源的整合效率和隐私保护。研究表明，通过优化价格和频率调控，可以有效降低能源成本，提升系统收益，促进可持续发展。